Die technische Umsetzung eines Data Warehouses

24. November 2016, mit Joel Kaczmarek, Johannes Schaback

Executive Summary

In dieser Ausgabe diskutieren Johannes und Joel gemeinsam mit Contiamo-Gründer Michael Franzkowiak über den technischen Aufbau und Betrieb von Data Warehouses.

Zielgruppe

Startup
KMU
Corporate

Score Cards

85%
Praxisbezug
Praxisintensiv
85%
Wissenslevel
Profi-Level
85%
Zeitlosigkeit
Zeitlos

Darum solltest du reinhören

Du erfährst...
...was ein Data Warehouse aus technischer Sicht ist ...was der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake ist ...was OLAP-Cubes sind ...wie die Zukunft von Data Warehouses aussieht

Kapitel

(00:00:00) Einführung ins Thema und Vorstellung der Teilnehmer (00:03:30) Was ist ein Data Warehouse aus technischer Sicht? (00:04:51) Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake? (00:06:45) Datenauswahl: Das Sammeln von Daten in einem Data Lake (00:10:34) Der ETL-Prozess und worauf es dabei ankommt (00:16:57) Technologie zum richtigen Zusammenführen von Daten in einem Data Warehouse (00:24:32) Eigenbau vs. Off-the-Shelve-Lösung: Wie man heterogene Daten zusammenführt (00:30:00) Was sind OLAP-Cubes? (00:31:42) Die Visualisierung von Daten aus Data Warehouses (00:34:31) Warum sind Data Warehouses langsam und werden oft nicht genutzt? (00:41:57) Security, Datenschutz und Datenverunreinigung (00:45:20) Risiken, die Unternehmen aus einem Data Warehouse erwachsen können (00:46:42) Die Interaktion zwischen Maschinen und einem Data Warehouse (00:49:10) Wie sieht die Zukunft von Data Warehouses aus?